【手続補正書】
【提出日】平成18年8月31日(2006.8.31)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像において画素を分類する方法であって、
第１のコンテンツタイプの画素を識別する方法であって、第２のコンテンツタイプの画素を前記第１のコンテンツタイプに属するものとして誤って識別する可能性もある、第１のコンテンツタイプの画素を識別する方法（ａ）と、
前記第１のコンテンツタイプを含むタイプの画素と前記第２のコンテンツタイプを含むタイプの画素とを区別する方法（ｂ）と
を組み合わせることを含み、
方法（ｂ）は、
前記第１のコンテンツタイプと、前記第２のコンテンツタイプを含むコンテンツとを区別する方法（ｃ）、および／または
前記第２のコンテンツタイプと、前記第１のコンテンツタイプを含むコンテンツとを区別する方法（ｄ）
を含む、画像において画素を分類する方法。
【請求項２】
方法（ａ）、（ｃ）および（ｄ）のうちの１つまたは複数は、関連するコンテンツタイプを表すモデル、たとえばヒストグラムモデルに関連する、請求項１に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項３】
１つまたは複数のコンテンツタイプに対し、コンテンツタイプの既知の例を使用することによりモデルを導出する、たとえばヒストグラムを導出することによりモデルを導出することを含む、請求項２に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項４】
方法（ａ）の結果を使用することにより、方法（ｃ）および（ｄ）のうちの一方または両方を使用するか否かを判断することを含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項５】
方法（ａ）の結果と、方法（ｃ）および（ｄ）のうちの一方または両方の結果とを結合することを含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項６】
ある画素について方法（ｃ）および（ｄ）の各々によって生じる結果は、ある画素が所与のコンテンツタイプに属するか否かの確率の測度であり、
前記確率の測度は、少なくとも２つの値の範囲にわたる、請求項１〜５のいずれか一項に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項７】
前記方法（ｃ）および（ｄ）のうちの少なくとも一方は、それが生じる確率値の空間フィルタリングを伴い、前記空間フィルタリングは、ある画素の確率値を任意の近傍における近傍画素の確率値に基づいて、たとえば空間的平滑化プロセス中に修正することを含む、請求項６に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項８】
方法（ａ）によって生じる結果は、方法（ｃ）および（ｄ）のうちの一方または両方によって生じる確率値によって修正される、請求項６または７に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項９】
ある画素について、方法（ｃ）によって生じる確率値と、方法（ｄ）によって生じる確率値とを比較することを含み、
前記比較の結果は、方法（ａ）によって生じる結果を修正するために用いられる、請求項８に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項１０】
方法（ｃ）および（ｄ）の前記確率値のうちの少なくとも一方は重み付けされ、各重みは他方に依存しない、請求項９に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項１１】
前記重み値は可変であり、かつ／または前記方法の使用者によって指定される、請求項１０に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項１２】
ある画素について、方法（ａ）によって生じる結果は、次のルール
（Ｉ）ｗＹ１・ｐＹ１≧ｗＹ２・ｐＹ２である場合、方法（ａ）の結果を許容し、
（ＩＩ）ｗＹ１・ｐＹ１＜ｗＹ２・ｐＹ２である場合、方法（ａ）の結果を拒否する
に従って修正され、
ｐＹ１およびｐＹ２はそれぞれ、方法（ｃ）および（ｄ）によって生じる確率値であり、
ｗＹ１およびｗＹ２はそれぞれ、ｐＹ１およびｐＹ２にかかる重みである、請求項６〜１１のいずれか一項に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項１３】
ある画素について方法（ａ）、（ｃ）および（ｄ）の各々によって生じる結果は、ある画素が所与のコンテンツタイプに属するか否かの確率の測度であり、
前記確率の測度は、少なくとも２つの値の範囲にわたる、請求項１〜５のいずれか一項に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項１４】
前記方法（ａ）、（ｃ）および（ｄ）のうちの少なくとも１つは、それが生じる確率値の空間フィルタリングを伴い、前記空間フィルタリングは、ある画素の確率値を任意の近傍における近傍画素の確率値に基づいて、たとえば空間的平滑化プロセス中に修正することを含む、請求項１３に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項１５】
方法（ａ）によって生じる確率値は、方法（ｃ）および（ｄ）のうちの一方または両方によって生じる確率値によって修正される、請求項１３または１４に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項１６】
ある画素について、方法（ｃ）によって生じる確率値と、方法（ｄ）によって生じる確率値とを比較することを含み、
前記比較の結果は、方法（ａ）によって生じる確率値を修正するために用いられる、請求項１５に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項１７】
方法（ｃ）および（ｄ）の前記確率値のうちの少なくとも一方は重み付けされ、各重みは他方に依存しない、請求項１６に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項１８】
前記重み値は可変であり、かつ／または前記方法の使用者によって指定される、請求項１７に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項１９】
ある画素について、方法（ａ）によって生じる確率値ｐＸは、ｐ’Ｘとなるように次のルール
（Ｉ）ｐＸ≠０である場合、
（ｉ）ｗＹ１・ｐＹ１＜ｗＹ２・ｐＹ２である場合にｐ’Ｘ＝０であり、
（ｉｉ）ｗＹ１・ｐＹ１≧ｗＹ２・ｐＹ２である場合にｐ’Ｘ＝ｐＸであり、
（ＩＩ）ｐＸ＝０である場合、ｐ’Ｘ＝０である
に従って修正され、
ｐＹ１およびｐＹ２はそれぞれ、方法（ｃ）および（ｄ）によって生じる確率値であり、
ｗＹ１およびｗＹ２はそれぞれ、ｐＹ１およびｐＹ２にかかる重みである、請求項１３〜１８のいずれか一項に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項２０】
ある画素が前記第１のコンテンツタイプのものである確率を反映する値を導出することを含み、
前記確率値は、判断を得るために閾値と比較される、請求項１〜１９のいずれか一項に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項２１】
前記閾値は可変であり、かつ／または前記方法の使用者によって指定される、請求項２０に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項２２】
方法（ａ）、（ｃ）および（ｄ）のうちの１つまたは複数は、コンテンツタイプの表現に色を使用することを含む、請求項１〜２１のいずれか一項に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項２３】
ある画素が、方法（ａ）、（ｃ）および（ｄ）のうちの少なくとも１つについて異なる色空間に変換される、請求項２２に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項２４】
方法（ａ）は、方法（ｃ）および（ｄ）のうちの一方または両方とは異なる色空間を使用する、請求項２２または２３に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項２５】
方法（ｃ）および（ｄ）は同一の色空間を使用する、請求項２２〜２４のいずれか一項に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項２６】
方法（ｃ）および（ｄ）は２次元以上の次元数の色空間を使用する、請求項２２〜２５のいずれか一項に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項２７】
前記入力値を、照明変化に対して実質的に不変である色空間、たとえば２次元ＣｂＣｒ空間に変換することを含む、請求項２２〜２６のいずれか一項に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項２８】
前記入力値を、照明変化に対して部分的に不変である色空間、たとえば２次元（Ｂ，Ｒ−Ｇ）空間に変換することを含み、
Ｒ、ＧおよびＢはＲＧＢ表現の成分を表す、請求項２２〜２７のいずれか一項に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項２９】
方法（ａ）は、テクスチャ等の非色特徴に関連する、請求項２２〜２８のいずれか一項に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項３０】
前記第１のコンテンツタイプは肌である、請求項１〜２９のいずれか一項に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項３１】
前記第２のコンテンツタイプは毛髪または木材または同様のものである、請求項１〜３０のいずれか一項に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項３２】
方法（ａ）は、それ自体が請求項１に記載の方法である、たとえば、第１のコンテンツタイプを検出するとともに、誤って検出された第２のコンテンツタイプ、第３のコンテンツタイプ等を除去する方法である、請求項１〜３１のいずれか一項に記載の画像において画素を分類する方法。
【請求項３３】
画像信号を処理する方法であって、
色画像データを、成分（Ｂ，Ｒ−Ｇ）を有する２次元色空間に変換することを含み、
Ｒ、ＧおよびＢはＲＧＢ表現の成分を表す、画像信号を処理する方法。
【請求項３４】
色により画像領域を分類するための、請求項３３に記載の画像信号を処理する方法。
【請求項３５】
肌／毛髪分離のための、請求項３３または３４に記載の画像信号を処理する方法。
【請求項３６】
請求項１〜３５のいずれか一項に記載の方法を使用して肌を検出する方法。
【請求項３７】
請求項１〜３６のいずれか一項に記載の方法を使用して導出されたデータを使用し、符号化し、送信し、受信し、または復号するように構成される方法または装置。
【請求項３８】
請求項１〜３７のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成される装置。
【請求項３９】
コンピュータシステムである請求項３８に記載の装置。
【請求項４０】
請求項１〜３７のいずれか一項に記載の方法を実行するコンピュータプログラム。
【請求項４１】
請求項４０に記載のコンピュータプログラムを格納するコンピュータ読取可能記憶媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】画像において画素を分類する方法、画像信号を処理する方法、前記方法を使用して肌を検出する方法、前記方法を使用して導出されたデータを使用し、符号化し、送信し、受信し、または復号するように構成される方法および装置、前記方法を実行するように構成される方法または装置、前記方法を実行する装置およびコンピュータプログラム、ならびにコンピュータプログラムを格納するコンピュータ読取可能記憶媒体
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、特に色を使用して、画像中の肌等の特定のコンテンツタイプの領域を検出する方法および装置に関する。本発明は、特に、画像中の第１および第２のコンテンツタイプが、特定の色空間において、または特定の方法を使用する場合において等の特定の条件下で、類似するかまたは区別できない場合に、第１のコンテンツタイプの領域を第２のコンテンツタイプの領域から識別することに関する。本発明は、特に、肌を検出し、目下既知の肌検出システム下で知覚的に類似する毛髪等の他の領域から、肌を識別することに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
上述したJonesおよびRehgもまた、色ベースの肌検出の性能を総合的に向上させる方法を提案している。この方法では、統計的肌色モデルが統計的非肌色モデルとともに使用される。この手法の問題点は、非肌を記述するモデルの作成が、関連するデータの収集という点で極めて困難である、ということである。正しい統計的非肌色モデルをうまく作成することができる場合であっても、かかるモデルは、特定の肌／毛髪混同問題に対して最適な解決法を提供するには一般的すぎるものになる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
欧州特許出願公開第１２１１６３８号明細書および欧州特許出願公開第１２２３５５０号明細書において、ChenおよびRayは、自動肌検出の際の誤った毛髪検出の問題を直接扱っている。より詳細には、かかる発明者等は、画像肌色検出における金髪画素除去の方法を提示している。この方法では、デジタル画像において肌画素を検出するために、ｒｇベースの肌色モデルが使用される。彼らは、誤って検出された金髪画素から、正しく検出された肌画素を、１次元色相空間(1D Hue space)におけるそれらの値に基づいて分離することを提案している。より詳細には、初期のクロミナンスベースの肌色モデルによって肌として検出された画素は、その色相値が１５°未満である場合は肌として保持され、そうでない場合は毛髪として拒否される。それにも関わらず、本発明者による実験では、この手法が、図１において分かるように肌検出プロセスに悪影響をもたらすことが分かった。図１（ａ）は、１（最小値）から２５５（最大値）までの範囲の肌色確率閾値θの関数として、ＦＲ（誤った拒否（False Rejection）、すなわち、誤って拒否された肌画素）とＦＡ（誤った許容（False Acceptance）、すなわち、誤って許容された毛髪画素）とに関し、ｒｇベースの肌色モデルの性能を示す。図１（ｂ）は、ChenおよびRayが示唆するように、かかる発明者等が後処理ステップとして提案した方法を取り入れた後の同じ統計を示す。肌色モデルは、さまざまな照明下のさまざまな白人の肌の色調を包含するデータから作成された。この評価で使用したデータは、さまざまな照明下でのさまざまな白人／アジア人／アフリカ人等の肌の色調と、さまざまな照明下でのさまざまな白人／アジア人／アフリカ人等の毛髪の色調とを包含する。これは公正な試験である。なぜなら、（ｉ）クロミナンスベースの肌色モデルは、異なる人種の人々からもたらされる非常に異なる肌の色調に対するのと同様に、照明強度変化に対しても頑強であるように意図されており、（ｉｉ）自動肌検出システムでは、画像における被写体の正確な肌の色調、照明状態、毛髪の色等が概して知られていないためである。提案された方法は、ＦＡ率を低下させる（最大ＦＡが、図１（ａ）の〜７６．３４％から図１（ｂ）の〜２２．３４％まで低下する）が、ＦＲ率には悪影響を及ぼす（最小ＦＲは図１（ａ）の〜３．１６％から図１（ｂ）の〜４３．９７％まで増大する）、ということが分かる。明らかに、誤った毛髪画素検出をさらに抑制するという点で、かつこの毛髪除去プロセスの結果として正当な肌画素の拒否を最小限にするという点で、大幅な改善が望ましい。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
肌色モデルＹ１と毛髪色モデルＹ２とを作成する。好ましくは、毛髪モデルを、ありとあらゆる毛髪色に対してではなく、初期肌検出プロセスを混乱させる毛髪に対して作成する。それらモデルに対し、各モデルが（ａ）それぞれの素材をうまく検出し、（ｂ）他方のモデルの素材に対してたいてい(largely)無反応であり、（ｃ）その他の素材に対していかに挙動するかは重要でないように、色空間を選択する。この最後の部分（ｃ）は重要である。なぜなら、それがなければ、（ａ）と（ｂ）とをともに満足させることが不可能な場合があるためである。これは、初期検出プロセスＸが最初に始めなければならない問題である。たとえば、Ｙ１は、肌を検出することに適しており、毛髪には無反応でなければならず、それが他の物質、たとえば木材や砂等もまた検出するか否かは問題とならない。Ｙ２の場合も同様である。初期検出プロセスＸによって肌として検出された画素がある場合、確率ｐＹ１およびｐＹ２を割り当てるモデルＹ１およびＹ２がその画素を調査する。これらの確率を比較することにより、それが肌であるか毛髪であるかを判断する。たとえば幾分か毛髪を除去するが肌の保持を優先事項とするか、または肌検出にいかに影響するかにかかわらずすべての毛髪を除去しようと試みる等のシステムを作成するために、確率に対する重み係数を導入することができる。Ｙ１およびＹ２が肌および毛髪以外の素材に対していかに反応するかが重要でない理由は、かかる素材は初期フィルタＸによって拒否されるであろうためである。Ｘが他の「脆弱性」を有する、たとえば肌／木材を混同する場合、Ｙ１およびＹ２の場合と同じ色空間であってもよい何らかの色空間において肌と木材とに対しモデルＺ１およびＺ２を作成することによって等、プロセスを繰り返すことができる。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
上記において、グループ化は、本明細書で行ったように、たとえば毛髪は１つのグループであり、木材は別のグループである等、概念のグループ化を意味してもよい。グループ化はまた、より形式的な(formal)プロセスであってもよい。たとえば、初期検出プロセスの色空間では、グループを自動的に確定するためにクラスタリングを実行する。これにより、金髪と砂とが１つのグループになり、黒髪と木材とが別のグループになる、等の可能性がある。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
図２は、本発明の一実施形態を示す。肌画素のデータベースに対し、２次元ＣｂＣｒクロミナンス空間における統計的ヒストグラムベースモデルとして、肌色モデルＸを作成する。簡単に言えば、データベースの肌画素のすべてを、ＣｂＣｒ空間に変換しヒストグラムに表す。
これらの新しい色座標は、以下の式を用いてＲＧＢから導出される。
Ｃｂ＝−０．１６９×Ｒ−０．３３１×Ｇ＋０．５００×Ｂ
Ｃｒ＝＋０．５００×Ｒ−０．４１９×Ｇ−０．０８１×Ｂ
そして、このヒストグラムを、何らかの最大値に正規化する。肌フィルタリングの結果は通常、検査され視覚的に表示されるため、この特定の実施形態の場合のように、ヒストグラムを整数範囲［０…２５５］で正規化することは一般的である。また、ヒストグラムは、この特定の実施形態では２５６２のビンを有するが、いかなるビンサイズ(bin size)に一般化してもよい。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
肌／毛髪分離に適した２次元色空間を特定した。第１の次元は、元のＲＧＢ表現のＢ平面(B plane)である。これは、強度情報に直接的に関連づけられている。第２の次元は、Ｂ平面と同じ範囲を有するようにスケーリングされシフトされた、元のＲＧＢ表現の差Ｒ−Ｇである。これは、付加的な照明強度変化（明るさ）に対して不変である。本発明者は、単一表現系ではこれら２つの成分の組合せを見出さなかったため、結果としての色表現系を（Ｂ，Ｒ−Ｇ）と呼ぶ。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
Ｘの作成に使用したものと同じデータベースから肌色モデルＹ１を作成する。それは、（Ｂ，Ｒ−Ｇ）空間における統計的ヒストグラムベースモデルである。毛髪色モデルＹ２の場合、毛髪画素データベースを使用する。このデータベースを、最初に肌モデルＸによってフィルタリングする。Ｘによりゼロでない確率が与えられる毛髪画素を、同様に（Ｂ，Ｒ−Ｇ）における統計的ヒストグラムベースモデルの形態をとる毛髪色モデルＹ２の作成に使用する。Ｘについて、この実施形態では、Ｙ１およびＹ２ヒストグラムもまた、２５６２のビンを有するが、異なるビンサイズに一般化してもよい。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
図２は、単一の「複合」または「多重分類子」フィルタにおけるフィルタＸ、Ｙ１およびＹ２の１つの可能な組合せを示す。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２３】
デジタル画像をシステムに入力し、各画素を個々に調査する。画素の色値は、特定の色空間に関して表現されている。この値は、図２に示される段階１に対する入力のためにＣｂＣｒ空間に、また、図２に示される段階２に対する入力のための（Ｂ，Ｒ−Ｇ）空間に変換される。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２７】
図３は、提案した方法の性能を示す。より詳細には、基準として、図３（ａ）は、１（最小値）から２５５（最大値）までの範囲の肌色確率閾値θの関数としての、ＦＲ（誤った拒否、すなわち、誤って拒否された肌画素）とＦＡ（誤った許容、すなわち、誤って許容された毛髪画素）とに関し独立したモデルＸの性能を示す。肌色モデルＸを、さまざまな照明下でのさまざまな白人の肌の色調を包含するデータから作成した。この評価で使用したデータは、さまざまな照明下でのさまざまな白人／アジア人／アフリカ人等の肌の色調と、さまざまな照明下でのさまざまな白人／アジア人／アフリカ人等の毛髪の色調と、を包含する。上述したように、これは、公正な試験である。なぜなら、（ｉ）クロミナンスベースの肌色モデルは、異なる人種の人々からもたらされる非常に異なる肌の色調に対するのと同様に、照明強度変化に対しても頑強であるように意図されており、（ｉｉ）自動肌検出システムでは、画像の被写体の正確な肌の色調、照明状態、毛髪の色等が概して知られていないためである。複合フィルタに対し、Ｘに対するデータと同じデータを使用して肌色モデルＹ１を作成した。ゼロでない肌色確率を有する毛髪画素のみが保持されるようにするモデルＸによるフィルタリングを行った後に、毛髪色モデルＹ２を、さまざまな照明下でのさまざまな白人の毛髪の色調のデータベースから作成した。図３（ｂ）、図３（ｃ）および図３（ｄ）は、それぞれ０．５５、０．７５および１．００の重みｗを有する複合フィルタに対する同じ評価データに対する同じ統計を示す。複合フィルタが、誤った肌拒否に対する影響を最小限にして誤った毛髪検出を著しく抑制することが分かった。重みｗの異なる値に対する異なるＦＡおよびＦＲ曲線により、誤って検出された毛髪を除去する際のその「積極性（aggressiveness）」に関するフィルタのカスタマイズ可能性もまた、明白に示されている。図４および図５は、いくつかの絵による例を示す。図４（ａ）は元の画像であり、図４（ｂ）は段階１の出力を示し、図４（ｃ）は複合フィルタの出力を示す。この例では、ｗ＝０．８０である。同様に、図５（ａ）は元の画像であり、図５（ｂ）は段階１の出力を示し、図５（ｃ）は複合フィルタの出力を示す（ｗ＝０．７５）。なお、複合フィルタは、段階１によって肌として検出された、肌でも毛髪でもない領域も除去する。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２９】
ここに提示した実施形態では、各ピクセルについて、モデルによって提供される確率に基づく分類がなされる。代替実施形態では、これらの確率に対して、または元の画像のピクセルに対して、たとえば中央値や平均値といった様々な空間フィルタリング技法を適用し得る。このような拡張は本発明の範囲内である。
確率が使用される場合、これらは２つまたはそれ以上の値を有する離散的なものであってもよく、また連続的なものであってもよい。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３１】
（Ｂ，Ｒ−Ｇ）色空間は、肌から毛髪を分離する点において良好な特性を有する色空間の一つである。他の空間（たとえば、（Ｒ，Ｂ−Ｇ））および／または他の色空間次元および／または他の情報内容（たとえば、（Ｉ，Ｒ−Ｇ）等の輝度を直接含む色空間）を使用してもよい。また、ここではヒストグラムベースモデルを使用するが、本発明は、モデルＹ１およびＹ２がいかなるタイプに従うべきかを指定しない。異なる実施態様（ただし、依然として本発明の範囲内にある）は、モデルＹ１およびＹ２に対し異なるタイプ（たとえば、ガウス）を想定してもよい。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３２】
ここに記載される実施形態は、１つのピクセルに対する新たな確率が、古い確率またはゼロのいずれかになる。しかしながら、代替実施態様は、入力される確率のうちの１つまたは複数もしくはすべての任意の関数から新たな確率を導出してもよい。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３３
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３４】
１つの素材が別の素材から分離可能である色表現系、たとえば、毛髪から肌を分離するための（Ｂ，Ｒ−Ｇ）を見い出したため、両方の素材に対するモデルを作成する必要がない。たとえば、図２のものに対する代替実施態様は、閾値とともにモデルＹ１のみまたはモデルＹ２のみを使用してもよい。本出願人による実験により、これは複合フィルタの性能を劣化させることが分かったが、関連する計算複雑性が低減される実行可能な代替形態である。また、モデルＹ１およびＹ２を計算したため、代替実施態様において、モデル自体を融合し（たとえば、図２の確率融合に沿った、モデルの重み付き減算）、その後単一の融合モデルを使用してもよい。
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３５
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正２０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４１】
【図１】（ａ）および（ｂ）は、従来技術における誤った許容と誤った拒否とを示すグラフである。
【図２】本発明の実施形態を説明するブロック図である。
【図３】（ａ）〜（ｄ）は、異なった重み値が与えられた本発明の実施形態の誤った許容と誤った拒否とを示すグラフである。
【図４】本発明の実施形態による方法を使用する処理の異なる段階での画像の例である。
【図５】本発明の実施形態による方法を使用する処理の異なる段階での画像の例である。
【手続補正２１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図２】
2005190474.tif 000001
【手続補正２２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図６
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正２３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図７
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正２４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図８
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正２５】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図９
【補正方法】削除
【補正の内容】